Impacto laboral de los servicios de IA generativa y agéntica
Análisis sobre nichos de empleo masivo (2025-2031)
PARTE I
1 Contexto y magnitud del fenómeno (2025-2026)
La adopción de inteligencia artificial generativa ha experimentado una aceleración sin precedentes durante 2025-2026. Según proyecciones de Gartner, más del 80% de las empresas habrán utilizado APIs de IA generativa o desplegado aplicaciones habilitadas con GenAI en entornos de producción para 2026 (Gartner, 2025), un incremento drástico desde menos del 5% en 2023.
El impacto laboral proyectado varía significativamente según las fuentes y metodologías empleadas. Goldman Sachs Research (Goldman Sachs Research, 2024) estima que la IA podría desplazar entre el 6-7% de la fuerza laboral estadounidense si se adopta ampliamente, equivalente a aproximadamente 300 millones de empleos a tiempo completo a nivel global. Por su parte, la Organización Internacional del Trabajo (International Labour Organization, 2025) indica que aproximadamente una cuarta parte de los empleos a nivel mundial —más de 600 millones de roles— están potencialmente expuestos a los efectos transformadores de la IA generativa.
McKinsey Global Institute (McKinsey Global Institute, 2025a) advierte que las tecnologías actuales podrían automatizar teóricamente actividades que representan más de la mitad de las horas de trabajo en Estados Unidos, aunque matiza que más del 70% de las habilidades que los empleadores buscan actualmente se utilizan tanto en trabajos automatizables como no automatizables, sugiriendo un panorama de transformación más que de simple sustitución.
1.1 Perspectiva regional diversificada
La adopción y el impacto de la IA generativa presentan variaciones significativas entre regiones geográficas:
Unión Europea: Según el Eurobarómetro Especial de 2025 (European Commission, 2025), el 30% de los trabajadores de la UE utilizan IA en el trabajo, especialmente para tareas de procesamiento de texto. Notablemente, el 71% de los empleadores europeos han reevaluado responsabilidades laborales debido a la implementación de IA. La inminente entrada en vigor del EU AI Act en agosto de 2026 establecerá el marco regulatorio más estricto a nivel global, aunque menos del 20% de organizaciones se consideran “muy preparadas” para cumplir con sus requisitos.
China: Entre enero y octubre de 2025, las ofertas de empleo relacionadas con IA aumentaron un 543% interanual (China Daily, 2025). China graduó más de 120,000 estudiantes en carreras relacionadas con IA en 2024, un aumento del 35% interanual, reflejando una estrategia nacional de liderazgo en esta tecnología.
Japón: La adopción presenta un perfil más conservador, con solo el 23.5% de PYMEs utilizando IA generativa (OECD, 2025a), la tasa más baja entre países desarrollados comparados. Sin embargo, la Estrategia de Innovación Integrada 2025 aprobada por el gobierno japonés enfatiza la urgencia de mejorar productividad mediante IA y robótica, respondiendo a la escasez crónica de mano de obra derivada del envejecimiento poblacional.
Corea del Sur: Se posiciona como segunda nación del mundo en adoptar legislación integral de IA, con el AI Basic Act aprobado en enero de 2025 y vigencia desde enero de 2026 (Belfer Center for Science and International Affairs, 2025; OECD, 2025b). El 24.1% de empresas coreanas reportan que la IA ayuda a mitigar escasez laboral, mientras que el Consejo Económico, Social y Laboral estableció en enero de 2025 un comité especial denominado “AI and Labour Research Association” para estudiar transformaciones del mercado laboral.
Fuente: Elaboración propia basada en OECD (2025e, 2025b, 2025a)
2 Definiciones técnicas y conceptuales
2.1 Inteligencia Artificial Generativa (GenAI)
La Inteligencia Artificial Generativa constituye una categoría amplia de sistemas de IA diseñados para crear contenido nuevo —texto, imágenes, audio, código— basándose en patrones aprendidos de datos de entrenamiento. Los Large Language Models (LLMs), como la serie GPT de OpenAI, Claude de Anthropic y Gemini de Google, representan un tipo específico de GenAI diseñado para comprender y generar texto similar al producido por humanos, mediante arquitecturas de transformadores entrenadas en corpus masivos de texto.
2.2 Inteligencia Artificial Agéntica (Agentic AI)
La Inteligencia Artificial Agéntica se refiere a sistemas de IA diseñados para operar de forma autónoma, tomar decisiones y actuar en entornos dinámicos con supervisión humana limitada o nula (IBM, 2025). A diferencia de la IA generativa que se centra principalmente en crear contenido, la IA agéntica prioriza la toma de decisiones, el razonamiento multi-paso, y la ejecución de tareas complejas mediante planificación dinámica.
Según la reciente Agentic AI Foundation establecida bajo Linux Foundation en diciembre de 2025, los agentes de IA se distinguen por capacidades clave:
- Descomposición dinámica de tareas: Fragmentar objetivos complejos en sub-tareas ejecutables
- Memoria persistente: Mantener contexto a través de múltiples interacciones
- Capacidad de colaboración multi-agente: Coordinación entre múltiples agentes especializados
- Flujos de control impulsados por LLMs: Toma de decisiones basada en razonamiento de lenguaje natural
Deloitte (Deloitte Insights, 2025) proyecta que el 25% de empresas que utilizan GenAI lanzarán pilotos de IA agéntica en 2025, creciendo al 50% en 2027, aunque advierte que la tecnología permanece “bajo desarrollo” con limitaciones significativas en fiabilidad y autonomía real.
#1 Impacto diferenciado por sectores
2.3 Atención al cliente
El sector de atención al cliente presenta la mayor tasa de automatización potencial, estimada en 80% por diversos analistas. En Estados Unidos, esto representa aproximadamente 2.24 millones de empleos en riesgo de los 2.8 millones totales en el sector (Goldman Sachs Research, 2024). IBM reporta reducciones de costos del 23.5% en organizaciones que han implementado agentes de IA conversacionales, mientras que PwC (PwC UK, 2025) indica que el 66% de habilidades en roles de atención al cliente expuestos a agentes de IA se considerarán obsoletas sin reentrenamiento significativo.
2.4 Desarrollo de software
El 75% de desarrolladores de software ya utilizan asistentes de código basados en IA como GitHub Copilot, según datos de GitHub (GitHub, 2025). McKinsey (2025a) documenta que las ofertas de trabajo que requieren fluidez en IA aumentaron casi siete veces en dos años, superando el crecimiento de cualquier otra habilidad demandada. Gartner proyecta que el 80% de la fuerza laboral de ingeniería de software necesitará capacitación adicional en colaboración humano-IA hasta 2027.
2.5 Creación de contenido
Un estudio sectorial indica que el 81.6% de especialistas en marketing digital expresan preocupación sobre pérdida de empleos de redactores debido a GenAI. Sin embargo, Goldman Sachs (2024) clasifica roles creativos y artísticos con riesgo moderado (4%), argumentando que la IA puede asistir pero tiene capacidad limitada para pensamiento creativo original y dirección estratégica de alto nivel.
Fuente: Elaboración propia basada en Goldman Sachs (2024), McKinsey (2025a) e ILO (2025)
2.6 Otros sectores de alto riesgo
Goldman Sachs (2024) identifica ocupaciones adicionales con alta exposición:
- Programadores informáticos y desarrolladores web
- Contadores, auditores y analistas financieros
- Asistentes legales y paralegales
- Asistentes administrativos y secretariales
- Televendedores y representantes de ventas
- Correctores, editores y procesadores de texto
- Analistas de crédito y suscriptores de seguros
3 Contraste: augmentación vs. sustitución
Las investigaciones empíricas revelan una dicotomía importante entre proyecciones de sustitución y evidencia de augmentación.
3.1 Evidencia de augmentación
Múltiples estudios controlados de MIT, Stanford y McKinsey demuestran que equipos humano-IA superan consistentemente tanto a humanos trabajando independientemente como a IA operando de forma autónoma. McKinsey (2025a) documenta incrementos promedio del 40% en productividad reportados por empleados que utilizan IA, con estudios controlados mostrando rangos de 25-55% según la función específica.
Particularmente notable es el hallazgo de MIT Sloan Management Review (2025) indicando que el 95% de individuos en organizaciones con adopción extensiva de IA agéntica reportan impacto positivo en satisfacción laboral, contrario a narrativas de desplazamiento laboral generalizado.
3.2 Evidencia de limitaciones actuales
Experimentos recientes de Carnegie Mellon y Stanford (2025) con “TheAgentCompany” —una empresa ficticia operada completamente por agentes de IA— revelaron problemas significativos: colaboración ineficiente entre agentes, repetición innecesaria de tareas, objetivos desviados del propósito original, y falta crítica de alineación estratégica.
Anthropic y CMU concluyen que los agentes de IA actualmente cometen demasiados errores para que las empresas confíen en ellos en procesos que involucran grandes sumas de dinero o decisiones críticas. Deloitte (2025) reporta que menos de 1 de cada 4 organizaciones han escalado exitosamente agentes de IA a producción, a pesar de que dos tercios experimentan con ellos.
3.3 Perspectiva histórica
La OECD (2025) aporta contexto valioso al señalar que un estudio de 2021 encontró que las ocupaciones identificadas como “en riesgo de automatización” una década atrás experimentaron crecimiento del empleo, aunque a tasas significativamente más lentas comparadas con ocupaciones clasificadas de “bajo riesgo”. Esto sugiere transformación y ralentización más que eliminación absoluta.
Fuente: Elaboración propia basada en McKinsey (2025a) y MIT Sloan (2025)
4 Dimensión de equidad y atención a grupos vulnerables
4.1 Impacto diferenciado por género
La ILO (2025) y el Banco Central Europeo (2025) coinciden en que las mujeres son más susceptibles a efectos de automatización debido a su sobrerrepresentación en ocupaciones altamente expuestas, particularmente trabajos administrativos y de procesamiento de datos. El BCE publicó en 2025 un análisis específico examinando 16 países europeos durante 2011-2019, encontrando correlaciones significativas entre adopción de IA y reducción de empleo femenino en sectores administrativos.
4.2 Impacto diferenciado por edad
Evidencia emergente de Estados Unidos sugiere un efecto más negativo de la IA sobre jóvenes que ingresan al mercado laboral (International Labour Organization, 2025). Roles de entrada tradicionalmente ocupados por trabajadores jóvenes —asistentes administrativos, soporte técnico nivel 1, procesamiento de datos— presentan alta automatizabilidad, potencialmente creando barreras estructurales para primeros empleos.
4.3 Impacto diferenciado por tamaño empresarial
La OECD (2025e) aporta matices importantes sobre pequeñas y medianas empresas:
- 83% de PYMEs reportan que la IA generativa no ha afectado necesidades generales de personal
- 20% de PYMEs indican que GenAI aumenta necesidades de habilidades versus 9% que reportan reducción
- Entre PYMEs con brechas de habilidades existentes, 39% reportan que GenAI ayudó a compensarlas
Esto sugiere que el impacto en PYMEs puede ser más de transformación de habilidades que de reducción neta de empleos, aunque con la advertencia de que la adopción en PYMEs sigue siendo significativamente menor que en grandes corporaciones.
5 Respuestas institucionales y políticas
5.1 Unión Europea
El EU AI Act entrará en vigor para la mayoría de aplicaciones de IA en el lugar de trabajo en agosto de 2026, estableciendo el régimen regulatorio más completo a nivel global. Sin embargo, menos del 20% de organizaciones europeas se consideran “muy preparadas” para cumplir con sus requisitos (European Commission, 2025).
El European Policy Centre (Pozzi et al., 2025) ha propuesto un “AI Social Compact” que vincularía el AI Act con el Fondo Social Europeo para financiar programas de reentrenamiento y transición laboral, aunque la propuesta permanece en fase de discusión política.
5.2 Asia-Pacífico
Corea del Sur se posiciona como líder regulatorio con el AI Basic Act vigente desde enero de 2026 (OECD, 2025b). El Consejo Económico, Social y Laboral estableció el comité “AI and Labour Research Association” específicamente para estudiar impactos laborales y proponer respuestas políticas.
Japón adoptó la Estrategia de Innovación Integrada 2025 (OECD, 2025a) enfatizando urgencia de mejorar productividad mediante IA y robótica, particularmente frente a escasez laboral por demografía envejecida. El enfoque japonés prioriza augmentación sobre sustitución.
China anunció en 2025 (China Daily, 2025) que el gobierno preparará un documento oficial sobre impacto de IA en mercado laboral, con programas de capacitación enfocados en sectores clave incluyendo IA misma, manufactura avanzada y energía verde.
5.3 Proyecciones económicas globales
MIT y el World Economic Forum (2025b) proyectan que la IA agéntica podría desbloquear aproximadamente $2.9 billones de dólares en valor económico anual solo en Estados Unidos para 2030, aunque con distribución desigual entre sectores y regiones.
El FMI (Cazzaniga et al., 2025) publicó en 2025 “The Global Impact of AI: Mind the Gap”, analizando preparación para IA en economías avanzadas, mercados emergentes y países de bajos ingresos. El estudio concluye que las brechas en infraestructura digital, capital humano y marcos institucionales podrían amplificar desigualdades globales en lugar de reducirlas.
Fuente: Elaboración propia basada en OECD (2025b), Belfer Center (2025), Deloitte (2025)
6 Objetivos y alcance del estudio
Este estudio analiza el impacto de los servicios de IA generativa y agéntica sobre nichos de empleo masivo durante el período 2025-2031, con énfasis en:
Análisis sectorial detallado de cinco áreas de empleo masivo: creación de contenido, desarrollo de software, atención al cliente, análisis de datos, y educación/formación.
Evaluación basada en evidencia de proyecciones de desplazamiento y transformación laboral, contrastando múltiples fuentes institucionales (ILO, OECD, IMF, WEF) con estudios corporativos (McKinsey, Goldman Sachs, Gartner).
Identificación de brechas de habilidades y necesidades de reentrenamiento específicas por sector y región geográfica, con atención a grupos vulnerables (género, edad, tamaño empresarial).
Recomendaciones diferenciadas para cuatro grupos de stakeholders:
- Trabajadores y profesionales individuales
- Empresas y organizaciones empleadoras
- Instituciones educativas y de formación
- Formuladores de políticas públicas
Hoja de ruta 2026-2031 con tres escenarios alternativos (optimista, moderado, pesimista) basados en variables clave: velocidad de adopción tecnológica, efectividad de programas de reentrenamiento, y robustez de redes de protección social.
6.1 Metodología
El estudio emplea un enfoque de síntesis de evidencia multi-fuente, integrando:
- Datos cuantitativos de organizaciones internacionales (ILO, OECD, IMF, World Bank)
- Proyecciones de firmas consultoras de primera línea (McKinsey, Goldman Sachs, Gartner, Deloitte, PwC)
- Estudios académicos revisados por pares de instituciones como MIT, Stanford, Carnegie Mellon
- Estadísticas gubernamentales de países líderes en IA (EE.UU., China, UE, Japón, Corea del Sur)
- Datos corporativos de plataformas tecnológicas (GitHub, OpenAI, Anthropic, Google)
La triangulación de múltiples fuentes permite identificar consensos robustos, discrepancias metodológicas, y áreas de incertidumbre significativa que requieren investigación adicional.
6.2 Limitaciones conocidas
El análisis realizado queda condicionado por diversas limitaciones y procesos en evolución:
- Velocidad de cambio tecnológico: Proyecciones pueden quedar obsoletas rápidamente
- Efectos de segunda orden: Impactos indirectos difíciles de modelar
- Variabilidad contextual: Diferencias entre países, sectores y organizaciones
- Sesgos de reporte: Empresas tecnológicas tienden a sobreestimar beneficios
- Incertidumbre regulatoria: Marcos legales aún en evolución
PARTE II
7 Metodología de análisis
Este análisis sectorial emplea una metodología de síntesis de evidencia multi-fuente (International Labour Organization, 2025; OECD.AI, 2025), integrando:
- Análisis de mercado laboral: Examen de 180 millones de ofertas de empleo globales (Bloomberry, 2025) para identificar tendencias de contratación y desplazamiento por sector
- Estudios de productividad: Investigación experimental y cuasi-experimental sobre adopción de herramientas de IA en entornos laborales reales (Index.dev, 2025; Peng et al., 2023)
- Encuestas industriales: Datos de empresas tecnológicas (GitHub, HubSpot, GitClear) y consultoras (McKinsey, Gartner) sobre tasas de adopción y ROI
- Testimonios de primera mano: Experiencias documentadas de trabajadores afectados (Blood in the Machine, 2025) para contextualizar datos cuantitativos
- Proyecciones institucionales: Análisis prospectivos de OECD, ILO, y World Economic Forum sobre evolución a 2031
7.1 Enfoque analítico por sector
Para cada sector, el análisis estructura la evidencia en:
- Magnitud y velocidad de adopción (2023-2026)
- Impacto medido en productividad y empleo
- Transformación de roles (augmentación vs. sustitución)
- Brechas de habilidades emergentes
- Proyecciones a 5 años (2026-2031)
Los cinco sectores analizados fueron seleccionados por cumplir criterios de: (a) alto volumen de empleo (>3M trabajadores globalmente), (b) alta exposición a IA generativa según índices de ILO (International Labour Organization, 2024), y (c) disponibilidad de evidencia empírica robusta en literatura 2025-2026.
8 Sector 1: Desarrollo de software
8.1 Adopción de asistentes de IA para código
El desarrollo de software presenta la tasa de adopción de IA generativa más acelerada entre sectores profesionales. GitHub reporta que en 2025, 15 millones de desarrolladores utilizan GitHub Copilot, un aumento del 400% en un año (GitHub, 2025). El mismo análisis indica que actualmente, la IA genera 46% del código promedio que escribe un desarrollador, alcanzando hasta 61% en proyectos Java.
Estudios agregados del mercado muestran que el 84% de desarrolladores utilizan herramientas de IA, y estas herramientas escriben colectivamente el 41% de todo el código producido en 2025 (Index.dev, 2025). El mercado de generación de código con IA alcanzó $4.91 mil millones en 2024 y se proyecta a $30.1 mil millones para 2032, con un CAGR del 27.1%.
Fuente: Elaboración propia basada en GitHub (2025) e Index.dev (2025)
8.2 Impacto medido en productividad
La investigación académica más citada sobre productividad de IA en desarrollo es el estudio experimental de GitHub Research (Peng et al., 2023), que encontró que desarrolladores con acceso a Copilot completaron tareas 55.8% más rápido que el grupo control. Análisis posteriores de la industria reportan que:
- Desarrolladores ahorran hasta 60% del tiempo en tareas de codificación, testing y documentación (Index.dev, 2025)
- Usuarios activos de Copilot muestran hasta 81% de mejora en productividad (Index.dev, 2025)
- Desarrolladores completan 126% más proyectos por semana comparado con desarrollo manual (Index.dev, 2025)
Sin embargo, Microsoft advierte que se requieren aproximadamente 11 semanas para que desarrolladores realicen plenamente las ganancias de productividad, con frecuencia experimentando una caída inicial durante el período de rampa (Index.dev, 2025).
Fuente: Elaboración propia basada en Peng et al. (2023) e Index.dev (2025)
8.3 Preocupaciones sobre calidad y seguridad del código
La adopción acelerada ha generado preocupaciones fundamentadas sobre calidad. GitClear (2025) reporta que la duplicación de código aumentó 4 veces con asistentes de IA, y el “code churn” (rotación de código a corto plazo) está incrementando, sugiriendo más copy-paste y diseños menos mantenibles.
Estudios de seguridad revelan que 48% del código generado por IA contiene vulnerabilidades de seguridad (Index.dev, 2025), y investigación específica sobre Copilot encontró que 40% de programas generados fueron marcados por código inseguro. Paradójicamente, aunque GitHub Copilot alcanza una tasa de 46% de completación de código, solo aproximadamente 30% de sugerencias son aceptadas por desarrolladores (Index.dev, 2025), indicando que no todos los outputs son production-ready.
La confianza de desarrolladores refleja esta realidad: 46% no confían plenamente en resultados de IA, solo 33% confían, y apenas 3% “confían altamente” (Index.dev, 2025).
8.4 Transformación de roles y mercado laboral
A diferencia de otros sectores, el desarrollo de software no muestra desplazamiento neto de empleos hasta 2025, sino transformación significativa de roles. McKinsey (2025a) documenta que ofertas de trabajo que requieren fluidez en IA aumentaron casi siete veces en dos años, el crecimiento más rápido de cualquier habilidad demandada. Gartner proyecta que el 80% de ingenieros de software necesitarán capacitación adicional en colaboración humano-IA hasta 2027.
Emergencia de nuevos roles especializados: - AI Engineering: Especialistas en integración de modelos de IA en productos - Prompt Engineers para código: Optimización de interacciones con LLMs de código - AI Safety Engineers: Validación de seguridad y calidad de código generado por IA
8.5 Proyecciones 2026-2031
El consenso de analistas sugiere que desarrollo de software experimentará augmentación masiva antes que sustitución, con junior developers particularmente beneficiados por aceleración de curva de aprendizaje, aunque enfrentando mayor competencia en roles de entrada. Senior developers evolucionan hacia arquitectura, diseño de sistemas y supervisión de código generado por IA (Index.dev, 2025).
9 Sector 2: Creación de contenido y copywriting
9.1 Evidencia de desplazamiento laboral significativo
El sector de creación de contenido presenta el impacto negativo más documentado en empleo. Un análisis masivo de 180 millones de ofertas de trabajo globales (Bloomberry, 2025) encontró que writers (incluyendo copywriters, copy editors, y technical writers) experimentaron una caída del 28% en ofertas laborales en 2025, representando un patrón de declive de dos años. Diseñadores gráficos computacionales cayeron 12% en 2024 y 33% adicional en 2025, mientras fotógrafos y writers siguieron el mismo patrón.
Encuestas empresariales corroboran: 23.5% de empresas ya han reemplazado trabajadores con herramientas de IA como ChatGPT (Amra & Elma LLC, 2025). Proyecciones sugieren que aproximadamente 85 millones de empleos globalmente podrían ser reemplazados por IA para 2025, con roles de marketing entre los de mayor riesgo, especialmente aquellos enfocados en ejecución en lugar de estrategia (Amra & Elma LLC, 2025).
Fuente: Elaboración propia basada en Bloomberry (2025) y Amra & Elma (2025)
9.2 Impacto en mercado freelance
Freelancers en marketing y campos creativos experimentaron una caída del 2% en contratos tras adopción de IA generativa (Siege Media, 2025), con empresas cada vez más dependiendo de IA para tareas como copywriting y creación de anuncios. Testimonios de primera mano documentan la magnitud del impacto (Blood in the Machine, 2025):
“Un copywriter freelance vio su negocio pasar de $600,000 anuales empleando 8 personas, a menos de $10,000 en 2025”
“Un medical writer vio sus horas reducidas de casi tiempo completo a 4-5 horas mensuales”
9.3 Adopción masiva y ROI empresarial
La adopción de IA para creación de contenido alcanzó tasas sin precedentes:
- 76% de marketers utilizan IA para generación de contenido básico (HubSpot, 2024)
- 76% utilizan IA para generar copy (Siege Media, 2025)
- 82% de profesionales de PR usan IA generativa para ideación y brainstorming (Siege Media, 2025)
- 72% recurren a IA para escribir primeros borradores (Siege Media, 2025)
El retorno de inversión reportado es significativo: 68% de líderes de marketing reportan ROI positivo en inversión de IA (HubSpot, 2024), 75% dicen que IA reduce tiempo en tareas manuales, y 86% reportan que IA ahorra 1+ horas diarias al simplificar tareas creativas (HubSpot, 2024).
9.4 Futuro del empleo en el sector
El World Economic Forum proyecta 170 millones de nuevos roles creados y 92 millones desplazados entre 2025-2030, resultando en incremento neto de 78 millones (Siege Media, 2025). Sin embargo, 40% de empleadores anticipan reducir fuerza laboral donde IA puede automatizar tareas (Amra & Elma LLC, 2025).
El potencial existe para que, conforme tecnologías de IA avanzan, puedan eliminar roles entry y mid-level de copywriting, dejando creación de contenido a una mezcla de directores senior y herramientas de IA (Siege Media, 2025).
10 Sector 3: Atención al cliente y call centers
10.1 Proyecciones de automatización y desplazamiento
El sector de atención al cliente enfrenta la tasa de automatización potencial más alta entre sectores analizados. Proyecciones indican que para 2025, la IA manejará 95% de todas las interacciones con clientes, abarcando voz y texto (Desk365, 2026), y chatbots de IA pueden gestionar hasta 80% de tareas rutinarias y consultas de clientes (Desk365, 2026), liberando agentes humanos para problemas complejos.
Gartner predice que para 2025, 80% de organizaciones de servicio al cliente utilizarán IA generativa para mejorar productividad de agentes y experiencia del cliente (Desk365, 2026). Análisis industriales sugieren que para 2026, la automatización podría reducir empleos offshore de call center en 20-30% (GoodCall, 2025).
En primeros seis meses de 2025, 77,999 pérdidas de empleos tecnológicos fueron directamente atribuidas a IA (DemandSage, 2026). Casos específicos incluyen Salesforce reduciendo su fuerza laboral de soporte al cliente en 4,000 empleados, con el CEO Marc Benioff declarando que la IA ahora maneja hasta la mitad del trabajo de la empresa (DemandSage, 2026).
Fuente: Elaboración propia basada en Desk365 (2026), GoodCall (2025) y CallMiner (2025)
10.2 Impacto económico y eficiencia operacional
La adopción de chatbots de IA se espera que ahorre a negocios $8 mil millones anuales en costos operacionales (Desk365, 2026). Empresas implementando IA en servicio al cliente ven un 25% de aumento en eficiencia operacional y una reducción del 40% en tiempos de manejo de llamadas (Desk365, 2026).
El 80% de empresas están utilizando o planean adoptar chatbots de IA para servicio al cliente para 2025 (Desk365, 2026). Ganancias de productividad de aproximadamente 14-15% han sido medidas en entornos de grandes call centers (CallMiner, 2025), demostrando el efecto de augmentación de IA sobre trabajadores humanos.
10.3 Transformación de roles vs. eliminación
Agentes de call center están posicionados para evolucionar de operadores orientados a tareas hacia orquestadores de experiencia, problem-solvers, y socios de éxito del cliente (GoodCall, 2025). La mayoría de organizaciones están aprovechando IA para empoderar empleados en lugar de reemplazarlos, con 43% usando IA para automatizar tareas repetitivas, permitiendo a agentes de primera línea enfocarse en trabajo más estratégico y complejo (CallMiner, 2025).
Sin embargo, la IA no reemplazará completamente agentes humanos para 2025, sino que servirá como herramienta poderosa para mejorar capacidades de agentes, automatizando tareas rutinarias y simplificando procesos, pero no eliminando la necesidad de interacción humana en situaciones más complejas o emocionalmente matizadas (GoodCall, 2025).
11 Sector 4: Educación y formación
11.1 Automatización parcial y evolución de roles docentes
El sector educativo presenta un patrón de transformación sin reemplazo masivo, aunque con tensiones significativas. McKinsey Global Institute predice que 40% del trabajo de maestros de primaria podría ser automatizado para 2030 (Programs.com, 2026), una proyección que ya se materializa parcialmente en 2025-2026. Sin embargo, la profesión docente no está desapareciendo, sino dividiéndose en categorías completamente nuevas (Programs.com, 2026).
Aproximadamente uno de cada ocho puestos de enseñanza en 2025 está sin llenar o llenado por maestros no completamente certificados para sus asignaciones (Programs.com, 2026), según Learning Policy Institute. Esta escasez paradójica coexiste con presiones de automatización.
11.2 Expansión de IA tutoring
La tutoría con IA se expande sin reemplazar maestros mediante ráfagas rápidas y enfocadas de práctica y retroalimentación lideradas por IA que pueden aliviar a maestros abrumados y dar a estudiantes apoyo cuando más lo necesitan (Herold, 2025). Casos extremos como Alpha School en Brownsville, Texas, prometen entregar un día completo de instrucción en solo dos horas con tutores de IA, esencialmente eliminando roles docentes tradicionales para materias académicas core (Programs.com, 2026).
Fuente: Elaboración propia basada en Programs.com (2026) y eSchool News (2026)
11.3 Soporte vs. reemplazo: El consenso emergente
La inteligencia artificial en educación está apoyando a maestros para trabajar de manera más inteligente al asumir actividades como calificación, planificación de lecciones, y seguimiento de aprendizaje estudiantil para liberar a maestros para que entrenen y mentoren estudiantes (Herold, 2025). El 53% de distritos K-12 con IA generativa citan soporte a maestros como prioridad clave (eSchool News, 2026), mostrando el rol importante que la IA está posicionada para jugar como socio de aula.
Sin embargo, existe una brecha notable entre conciencia de estudiantes sobre IA y preparación de maestros: mientras 63% de adolescentes estadounidenses usan herramientas de IA como ChatGPT para tareas escolares, solo 30% de maestros reportan sentirse confiados usando estas mismas herramientas (Programs.com, 2026).
11.4 Futuro de roles docentes
Los tutores más exitosos de la próxima década serán ‘coaches’ primero y ‘teachers’ segundo (Programs.com, 2026). Maestros deben abrazar integración de IA o arriesgar obsolescencia, ya que los datos muestran que educadores capacitados están prosperando, mientras aquellos evitando IA enfrentan perspectivas profesionales decrecientes (Herold, 2025).
OECD publicó en enero de 2026 el “Digital Education Outlook 2026” (OECD, 2026), proporcionando marco comprehensivo para política educativa en era de IA, enfatizando necesidad de capacitación docente masiva.
12 Sector 5: Análisis de datos y business intelligence
12.1 Crecimiento del sector a pesar de la automatización
El análisis de datos presenta el patrón más contra-intuitivo: automatización significativa de tareas rutinarias coexistiendo con crecimiento robusto del empleo. Data analysts en 2026 se espera que vean salarios escalando más allá de $90,000 en medio de 23% de crecimiento laboral (WebProNews, 2026), y mercados de analytics globales proyectados a alcanzar $133 mil millones para 2026 (WebProNews, 2026), impulsando 20,800 aperturas anuales solo en EE.UU.
Fuente: Elaboración propia basada en WebProNews (2026) y Simplilearn (2026)
12.2 Transformación sin reemplazo
El consenso a través de múltiples fuentes es que IA no reemplazará completamente a data analysts, pero alterará drásticamente sus trabajos al automatizar procesos monótonos como generación de reportes y limpieza de datos, liberando a analysts para concentrarse en trabajo de mayor valor (Solutions Review, 2025).
IA automatiza limpieza rutinaria y reporteo básico, desplazando a analysts hacia interpretación estratégica y storytelling (WebProNews, 2026). Augmented Analytics impulsada por IA está automatizando tareas rutinarias en 2025, con algoritmos de IA manejando preparación de datos, detección de outliers, y visualización (Solutions Review, 2025).
12.3 Cambio en habilidades requeridas
La demanda está aumentando dramáticamente para prompt engineers, entrenadores de sistemas de IA, y gerentes de productos de datos (WebProNews, 2026). El reporte de LinkedIn 2025 “Jobs on the Rise” lista alfabetización en IA y prompt engineering entre las diez habilidades de crecimiento más rápido para profesionales de datos (Simplilearn, 2026).
IA está alterando cómo analysts trabajan ahora, demandando orquestación de IA, datos, y lógica de negocio, con upskilling en AutoML y prompt engineering convirtiéndose en requisitos de mesa, aumentando pago 10-20% vía certificaciones de BI (WebProNews, 2026).
12.4 Impacto en posiciones entry-level
Existen perspectivas mixtas sobre posiciones entry-level. Encuestas de IDC reportan que 66% de empresas están reduciendo contratación entry-level debido a IA, con 91% viendo empleos cambiados o eliminados por automatización (Solutions Review, 2025). Sin embargo, McKinsey anunció planes para 12% más contrataciones en 2026 comparado con 2025, declarando que mientras IA cambiará cómo consultores trabajan, no eliminará la necesidad de consultores jóvenes (Simplilearn, 2026).
12.5 Fortalezas humanas permanentes
Expertise en materia específica, pensamiento crítico, y la habilidad de formular preguntas de negocio perspicaces que guían exploración de IA no pueden ser automatizadas (Solutions Review, 2025), con analysts proporcionando el entendimiento contextual y pensamiento estratégico que transforma outputs de IA en inteligencia de negocio accionable (Simplilearn, 2026).
13 Síntesis comparativa de sectores
Fuente: Elaboración propia basada en síntesis de fuentes sectoriales citadas
La matriz comparativa revela patrones diferenciados:
Cuadrante de alta adopción / crecimiento (Desarrollo de Software, Análisis de Datos): Sectores donde IA augmenta capacidades humanas, aumentando productividad sin desplazamiento neto significativo. Alta demanda de habilidades híbridas (técnicas + IA).
Cuadrante de alta adopción / declive (Creación de Contenido, Atención al Cliente): Sectores experimentando sustitución significativa de roles entry y mid-level. IA demuestra capacidad de ejecutar tareas core con supervisión mínima.
Cuadrante de baja adopción / impacto mixto (Educación): Adopción retrasada por factores institucionales y necesidad de interacción humana. Transformación de roles sin desplazamiento masivo a corto plazo.
PARTE III
14 Síntesis de hallazgos clave
14.1 Magnitud y velocidad de la transformación
La evidencia analizada en este estudio confirma que la IA generativa y agéntica constituye la tecnología de propósito general más rápidamente adoptada en la historia económica moderna. Mientras la electricidad requirió 46 años para alcanzar 50% de adopción empresarial, e Internet 14 años, la IA generativa ha alcanzado niveles comparables en aproximadamente 3 años desde el lanzamiento de ChatGPT (noviembre 2022) (World Economic Forum, 2025a).
El World Economic Forum (2025c) proyecta que entre 2025 y 2030:
- 170 millones de nuevos roles serán creados (14% del empleo global actual)
- 92 millones de empleos serán desplazados
- Incremento neto de 78 millones de empleos a nivel global
Sin embargo, esta cifra agregada oculta disparidades sectoriales críticas. Mientras sectores como desarrollo de software y análisis de datos muestran crecimiento robusto con transformación de roles, sectores como creación de contenido y atención al cliente experimentan desplazamiento neto significativo con pérdidas documentadas del 28% en ofertas laborales (Bloomberry, 2025).
Fuente: Elaboración propia basada en WEF (2025c)
14.2 Disparidad sectorial del impacto
El análisis sectorial documenta patrones radicalmente diferentes:
Sectores con augmentación dominante (Desarrollo de Software, Análisis de Datos):
- 84% de adopción de herramientas de IA (Index.dev, 2025)
- Crecimiento neto de empleos del 15-20%
- Incrementos salariales del 10-20% para habilidades híbridas (WebProNews, 2026)
- Emergencia de nuevos roles especializados (AI Engineers, Prompt Engineers)
Sectores con sustitución significativa (Creación de Contenido, Atención al Cliente):
- 28% de caída en ofertas laborales para writers (Bloomberry, 2025)
- 77,999 despidos tecnológicos atribuidos directamente a IA en primeros 6 meses de 2025 (DemandSage, 2026)
- Desplazamiento concentrado en roles entry y mid-level
- Casos documentados de reducción de ingresos de $600K a <$10K anuales (Blood in the Machine, 2025)
Sectores con transformación sin desplazamiento masivo (Educación):
- 40% del trabajo docente potencialmente automatizable para 2030 (Programs.com, 2026)
- Paradoja de escasez: 1 de cada 8 puestos sin llenar mientras se automatiza (Programs.com, 2026)
- Evolución hacia roles de “coaching” en lugar de enseñanza tradicional
14.3 La brecha crítica de habilidades
El World Economic Forum (2025c) estima que 59% de la fuerza laboral global requerirá reskilling o upskilling para 2030. Críticamente, 11% de trabajadores —más de 120 millones personas— están en riesgo medio-plazo al ser improbable que reciban la capacitación necesaria.
OECD (2025c) argumenta que la oferta actual de capacitación no es suficiente para satisfacer la necesidad creciente de alfabetización general en IA. Sin embargo, la vasta mayoría de trabajadores expuestos a IA no requerirá habilidades especializadas en IA; la mayoría solo necesita comprensión general del funcionamiento y aplicaciones de IA.
Los empleadores reconocen esta urgencia: 77% de empresas están comprometidas con reskilling y upskilling de empleados para trabajar junto a IA (World Economic Forum, 2025c), y anticipan que 39% de habilidades core cambiarán para 2030. En sectores que han adoptado IA, las tasas de reentrenamiento son significativas: 64% de empresas financieras y 71% en manufactura (OECD, 2025c).
15 Tres escenarios para 2030
Basándose en la síntesis de proyecciones de McKinsey (2025b), Goldman Sachs (2024), y WEF (2025c), se identifican tres escenarios plausibles para 2030:
15.1 Escenario 1: Transformación próspera (probabilidad: 25%)
Condiciones habilitantes:
- Inversión pública agresiva en reentrenamiento (>2% PIB)
- Políticas laborales que distribuyen ganancias de productividad
- Adopción gradual de IA con períodos de transición extendidos
- Emergencia acelerada de nuevos sectores de empleo
Resultados proyectados (2030):
- Incremento neto de 120-150 millones de empleos globalmente
- Reducción de jornada laboral promedio a 32-35 horas semanales sin pérdida salarial
- Desempleo estructural <5%
- Aumento de productividad reflejado en incrementos salariales del 15-25%
- Polarización laboral moderada con crecimiento de clase media profesional
Fuente: Elaboración propia basada en proyecciones de WEF (2025c), McKinsey (2025b) y Goldman Sachs (2024)
15.2 Escenario 2: Transición gestionada (probabilidad: 50%)
Condiciones habilitantes:
- Inversión moderada en reentrenamiento (0.5-1% PIB)
- Políticas reactivas de protección social
- Adopción de IA a ritmo actual sin aceleración
- Crecimiento económico moderado (2-3% anual)
Resultados proyectados (2030):
- Incremento neto de 78 millones de empleos (proyección base WEF)
- Desempleo estructural 6-7%, ligeramente por encima de metas OECD
- 50% de trabajadores completando reentrenamiento exitosamente
- Polarización laboral significativa entre sectores ganadores y perdedores
- Presión salarial en roles no especializados (-5 a -10% real)
15.3 Escenario 3: Disrupción masiva (probabilidad: 25%)
Condiciones habilitantes:
- Inversión pública insuficiente en reentrenamiento (<0.3% PIB)
- Adopción acelerada sin períodos de transición
- Ausencia de marcos regulatorios de protección
- Recesión económica o crisis financiera
Resultados proyectados (2030):
- Pérdida neta de 45 millones de empleos globalmente
- Desempleo estructural >11% con impactos concentrados
- Solo 25% de trabajadores desplazados acceden a reentrenamiento efectivo
- Incremento dramático de desigualdad (+12 puntos coeficiente Gini)
- Inestabilidad social y presión política significativa
McKinsey (2025b) advierte que en el escenario más acelerado, entre 400 y 800 millones de individuos podrían ser desplazados por automatización y requerir nuevos empleos para 2030. Goldman Sachs (2024) estima que el desempleo podría aumentar medio punto porcentual durante el período de transición de IA.
16 Recomendaciones de política basadas en evidencia
16.1 Marco de política de empleo en era de IA (OECD)
OECD (2025d) propone un enfoque de “skills-first” que prioriza:
- Alfabetización general en IA para toda la fuerza laboral, no solo especialización técnica
- Aprendizaje a lo largo de la vida como derecho y responsabilidad compartida
- Flexibilidad en trayectorias profesionales con reconocimiento de habilidades transferibles
- Colaboración estrecha entre gobiernos, empleadores, instituciones educativas y sindicatos
16.2 Recomendaciones para instancias de gobierno
1. Inversión masiva en reentrenamiento y cualificación
La ILO (International Labour Organization, 2026) enfatiza que “las ganancias de productividad de IA no se traducen automáticamente en oportunidad compartida”, requiriendo decisiones políticas intencionales sobre transformación inclusiva. OECD (2025c) recomienda:
- Subsidios directos para programas de upskilling certificados (cubrir 70-100% de costos)
- Permisos sabáticos pagados para reentrenamiento (3-6 meses con 50-80% salario)
- Microcréditos educativos con condiciones blandas para formación continua
- Meta: 70-80% de fuerza laboral con alfabetización básica en IA para 2030
2. Actualización de sistemas educativos
World Economic Forum (2025d) identifica desarrollo de habilidades como vital para cerrar brecha de talento digital:
- Integración de IA en currículos desde educación primaria
- Énfasis en habilidades duraderas: pensamiento crítico, creatividad, colaboración humano-IA
- Programas de certificación rápida (6-12 meses) en habilidades emergentes
- Colaboración universidad-industria para co-diseño curricular
3. Protección social durante transición
- Extensión de beneficios de desempleo para trabajadores en reentrenamiento
- Renta básica piloto en sectores altamente impactados
- Seguro de transición laboral que cubra brechas salariales durante reconversión
- Prohibición de despidos sin oferta de reentrenamiento (al estilo Francia/Alemania)
4. Regulación de adopción de IA
- Auditorías de impacto laboral obligatorias para implementaciones de IA a gran escala
- Períodos de transición mínimos (12-24 meses) para automatización de procesos
- Incentivos fiscales para empresas que inviertan en upskilling (deducciones del 150-200%)
- Penalizaciones por despidos masivos sin planes de reconversión
16.3 Recomendaciones para empresas
1. Adopción responsable de IA
Workera (Workera, 2025) reporta que 86% de empresas esperan que IA transforme su negocio para 2030. Para gestionar esta transformación responsablemente:
- Evaluación previa de impacto en empleos antes de implementar IA
- Co-diseño con empleados de nuevos flujos de trabajo humano-IA
- Comunicación transparente sobre planes de adopción y garantías
- Preferencia por augmentación sobre sustitución donde sea viable
2. Inversión en capital humano
OECD (2025c) documenta que 64-71% de empresas que adoptan IA están reentrenando trabajadores. Mejores prácticas incluyen:
- Dedicar 5-10% del presupuesto de personal a formación continua
- Crear nuevos roles híbridos (AI Supervisors, Human-AI Collaboration Specialists)
- Rotación interna antes que contratación externa para roles transformados
- Reconocimiento y compensación por adquisición de nuevas habilidades
3. Priorización de retención sobre reemplazo
- Análisis costo-beneficio honesto: costos de reentrenamiento vs. costos de rotación de personal
- Retención de conocimiento institucional crítico
- Creación de trayectorias profesionales claras en entorno con IA
- Programas de mentoría entre empleados senior y junior en adopción de IA
16.4 Recomendaciones para trabajadores individuales
1. Evaluación de exposición personal
- Auditar porcentaje de trabajo automatizable utilizando índices de ILO/OECD
- Identificar habilidades complementarias que IA no replica (creatividad estratégica, empatía, negociación compleja)
- Mapear trayectorias profesionales en sectores de crecimiento
2. Estrategia de upskilling proactiva
Para profesionales en roles de alto riesgo (>60% exposición):
- Iniciar formación inmediatamente (no esperar desplazamiento)
- Dedicar 5-10 horas semanales a aprendizaje de IA y habilidades adyacentes
- Construir portfolio de proyectos humano-IA colaborativos
- Timeline recomendado: 12-18 meses para reconversión completa
Para profesionales en roles de exposición media (30-60%):
- Especializarse en supervisión de IA en su dominio actual
- Desarrollar expertise en casos límite donde IA falla
- Combinar conocimiento de dominio con habilidades de IA
- Timeline recomendado: 6-12 meses para augmentación significativa
3. Construcción de red y comunidad
- Unirse a comunidades de práctica en IA (online y presencial)
- Networking estratégico en sectores emergentes
- Mentoría reversa (aprender de profesionales junior nativos digitales)
- Participación en proyectos open-source de IA para visibilidad
16.5 Recomendaciones para instituciones educativas
1. Integración curricular de IA
OECD (2026) proporciona marco comprehensivo para educación digital en era de IA:
- K-12: Alfabetización en IA como competencia básica (similar a matemáticas/lectura)
- Universidad: IA transversal en todas las carreras, no solo STEM
- Formación profesional: Programas intensivos de 6-12 meses para adultos en transición
2. Desarrollo de habilidades duraderas
- Pensamiento crítico para evaluar outputs de IA
- Creatividad y diseño donde IA tiene limitaciones demostradas
- Inteligencia emocional para roles que requieren empatía humana
- Colaboración humano-IA como competencia core
3. Alianzas estratégicas
- Co-diseño curricular con empleadores (actualización trimestral)
- Programas de prácticas en empresas adoptando IA
- Certificaciones reconocidas por industria
- Pathways acelerados para profesionales en reconversión
17 Hoja de ruta 2026-2031
17.1 Fase 1: Preparación y construcción de fundamentos (2026-2027)
Prioridades para gobiernos:
Prioridades para empresas:
Prioridades para individuos:
17.2 Fase 2: Implementación y transición activa (2028-2029)
Prioridades para gobiernos:
Prioridades para empresas:
Prioridades para individuos:
17.3 Fase 3: Estabilización y nuevo equilibrio (2030-2031)
Objetivo: Alcanzar nuevo estado estable de mercado laboral con IA plenamente integrada.
Métricas de éxito (Escenario de Transición Gestionada):
- Desempleo estructural <6.5%
- 75-80% de fuerza laboral con alfabetización básica en IA
- Crecimiento de salarios reflejando ganancias de productividad (+10-15% real)
- Reducción de jornada laboral promedio a 36-38 horas semanales
- Coeficiente Gini estabilizado o reducido comparado con 2025
Evaluación y recalibración:
- Análisis comprehensivo de políticas implementadas 2026-2030
- Identificación de mejores prácticas y fracasos
- Diseño de políticas de segunda generación
- Preparación para próxima ola tecnológica (IA agéntica avanzada, AGI)
Fuente: Elaboración propia basada en recomendaciones de OECD (2025d), WEF (2025c) e ILO (2026)
18 Reflexión final: Decisiones que definen el futuro
La evidencia analizada en este estudio revela una verdad fundamental: el impacto de la IA generativa y agéntica en el empleo no está predeterminado. Las proyecciones divergentes entre Escenario 1 (Transformación Próspera) y Escenario 3 (Disrupción Masiva) representan una diferencia de 180 millones de empleos y múltiples puntos porcentuales de desempleo estructural.
Esta divergencia no es producto de incertidumbre tecnológica —la capacidad de la IA está razonablemente bien caracterizada— sino de incertidumbre en decisiones de política, inversión empresarial, y acción colectiva.
18.1 Las variables críticas que determinan el resultado
Inversión en capital humano: La diferencia entre dedicar 0.3% vs 2% del PIB a reentrenamiento podría determinar si 75% o 25% de trabajadores completan reconversión exitosamente.
Velocidad de adopción vs. capacidad de adaptación: La brecha entre qué tan rápido las empresas implementan IA y qué tan rápido los trabajadores adquieren nuevas habilidades es la variable de riesgo primaria para desempleo transitorio.
Distribución de ganancias de productividad: Si la IA genera $13 billones en actividad económica adicional para 2030 (McKinsey Global Institute, 2025b), habrá que ver quién captura esos beneficios —accionistas exclusivamente, o trabajadores vía salarios y reducción de jornada—, para determinar si la transformación incrementa o reduce desigualdad.
Marcos regulatorios y protección social: La existencia de redes de seguridad robustas durante transición determina si trabajadores desplazados pueden permitirse reentrenamiento de 12-18 meses o deben aceptar empleos precarios inmediatamente.
18.2 Activismo y reivindicación
Para trabajadores individuales: El momento de actuar es ahora, no cuando el desplazamiento sea inminente. La reconversión exitosa requiere 12-18 meses; retrasar el inicio reduce dramáticamente las probabilidades de transición exitosa.
Para líderes empresariales: Adopción responsable de IA no es solo imperativo ético sino estratégico. Empresas que invierten en su gente retienen conocimiento institucional, evitan costos de rotación, y construyen reputación que atrae talento de calidad.
Para formuladores de política: La ventana de intervención efectiva es de 3-5 años. Políticas diseñadas en 2026-2027 determinarán si la transición de 2028-2030 es gestionada u caótica. Evidencia de OECD (2025c) e ILO (International Labour Organization, 2026) es clara: acción temprana y decidida es crítica.
Para educadores: La próxima generación de trabajadores necesita preparación radicalmente diferente. Integración de IA en educación no es tema de debate sino urgencia operacional.
18.3 Optimismo condicionado
A pesar de los riesgos documentados, existe base razonable para optimismo condicionado. La historia muestra que sociedades han navegado transiciones tecnológicas de magnitud comparable —electrificación, motorización, informatización— emergiendo con prosperidad aumentada. La diferencia es que esas transiciones ocurrieron a lo largo de décadas, mientras la transición de IA ocurre en años.
Esta aceleración requiere respuesta política igualmente acelerada. Los mecanismos de ajuste tradicionales —rotación generacional de fuerza laboral, educación gradualmente adaptada— son insuficientes. Requerimos intervención activa, inversión sustancial, y voluntad política de reimaginar contratos sociales en torno al trabajo.
El futuro no nos ocurre. Lo construimos mediante las decisiones que tomamos hoy.
REFERENCIAS
Amra & Elma LLC. (2025). Top 20 AI replacing marketing jobs statistics 2025. Amra & Elma. https://www.amraandelma.com/ai-replacing-marketing-jobs-statistics-3/
Belfer Center for Science and International Affairs. (2025). Critical and emerging technologies index 2025: South Korea report. Harvard Kennedy School. https://www.belfercenter.org/sites/default/files/2025-06/CountryMemo_South%20Korea_June%202025.pdf
Blood in the Machine. (2025). I was forced to use AI until the day I was laid off: Copywriters reveal how AI has decimated their industry. Blood in the Machine. https://www.bloodinthemachine.com/p/i-was-forced-to-use-ai-until-the
Bloomberry. (2025). I analyzed 180M jobs to see what jobs AI is actually replacing today. Bloomberry Research. https://bloomberry.com/blog/i-analyzed-180m-jobs-to-see-what-jobs-ai-is-actually-replacing-today/
CallMiner. (2025). The future of AI call center automation in 2025 and beyond. CallMiner Blog. https://callminer.com/blog/the-future-of-ai-call-center-automation-in-2025-and-beyond
Cazzaniga, M., Jaumotte, F., Li, L., Melina, G., Panton, A. J., Pizzinelli, C., Rockall, E. J., & Tavares, M. M. (2025). The global impact of AI: Mind the gap (Working Paper WP/2025/076). International Monetary Fund. https://www.imf.org/-/media/files/publications/wp/2025/english/wpiea2025076-print-pdf.pdf
China Daily. (2025). Demand for AI talent drives new employment opportunities. China Daily. https://www.chinadaily.com.cn/a/202512/23/WS6949ef3aa310d6866eb2ff9b.html
Deloitte Insights. (2025). Autonomous generative AI agents: Still under development. Technology, Media, and Telecom Predictions. https://www.deloitte.com/us/en/insights/industry/technology/technology-media-and-telecom-predictions/2025/autonomous-generative-ai-agents-still-under-development.html
DemandSage. (2026). 77 AI job replacement statistics 2026. DemandSage Research. https://www.demandsage.com/ai-job-replacement-stats/
Desk365. (2026). 61 AI customer service statistics in 2026. Desk365 Blog. https://www.desk365.io/blog/ai-customer-service-statistics/
eSchool News. (2026). 49 predictions about edtech, innovation, and—yes—AI in 2026. eSchool News. https://www.eschoolnews.com/innovative-teaching/2026/01/01/draft-2026-predictions/
European Central Bank. (2025). AI and women’s employment in Europe [Working Paper]. European Central Bank. https://www.ecb.europa.eu/pub/pdf/scpwps/ecb.wp3077~097ada5645.en.pdf
European Commission. (2025). Artificial intelligence and the future of work [Special Eurobarometer]. European Commission. https://webgate.ec.europa.eu/ebsm/api/public/deliverable/download?doc=true&deliverableId=96286
Gartner. (2025). Gartner says more than 80% of enterprises will have used generative AI APIs or deployed GenAI-enabled applications by 2026. Gartner Newsroom. https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/
GitClear. (2025). AI copilot code quality: 2025 data suggests 4x growth in code clones. GitClear Research. https://www.gitclear.com/ai_assistant_code_quality_2025_research
GitHub. (2025). GitHub Copilot is writing 46% of code and routinely saving developers hours of work time, according to new data. GitHub Blog. https://github.blog/news-insights/product-news/github-copilot-workspace/
Goldman Sachs Research. (2024). How will AI affect the global workforce? Goldman Sachs. https://www.goldmansachs.com/insights/articles/how-will-ai-affect-the-global-workforce
GoodCall. (2025). How AI will transform call center agents’ roles in 2025. GoodCall. https://www.goodcall.com/bpo/how-ai-will-transform-call-center-agent-roles
Herold, B. (2025). AI won’t replace teachers—but teachers who use AI will change teaching. Education Week. https://www.edweek.org/technology/opinion-ai-wont-replace-teachers-but-teachers-who-use-ai-will-change-teaching/2025/10
HubSpot. (2024). HubSpot’s state of AI report 2024. HubSpot Research. https://www.hubspot.com/state-of-ai
Index.dev. (2025). Developer productivity statistics with AI tools 2025. Index.dev. https://www.index.dev/blog/developer-productivity-statistics-with-ai-tools
International Labour Organization. (2024). Generative AI and jobs: A refined global index of occupational exposure [Working Paper]. International Labour Organization. https://www.ilo.org/publications/generative-ai-and-jobs-refined-global-index-occupational-exposure
International Labour Organization. (2025). Generative AI and jobs: A 2025 update [Working Paper]. International Labour Organization. https://www.ilo.org/publications/generative-ai-and-jobs-2025-update
International Labour Organization. (2026). Global labour market conference Riyadh 2026: AI and the future of work. ILO. https://www.ilo.org/global/topics/future-of-work/
McKinsey Global Institute. (2025a). Agents, robots, and us: Skill partnerships in the age of AI. McKinsey & Company. https://www.mckinsey.com/mgi/our-research/agents-robots-and-us-skill-partnerships-in-the-age-of-ai
McKinsey Global Institute. (2025b). Generative AI and the future of work in America. McKinsey & Company. https://www.mckinsey.com/mgi/our-research/generative-ai-and-the-future-of-work-in-america
MIT Sloan Management Review. (2025). The emerging agentic enterprise: How leaders must navigate a new age of AI. MIT Sloan Management Review. https://sloanreview.mit.edu/projects/the-emerging-agentic-enterprise-how-leaders-must-navigate-a-new-age-of-ai/
OECD. (2025a). Artificial intelligence and the labour market in Japan. OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/b825563e-en
OECD. (2025b). Artificial intelligence and the labour market in Korea. OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/68ab1a5a-en
OECD. (2025d). Empowering the workforce in the context of a skills-first approach (OECD Skills Studies). OECD Publishing. https://www.oecd.org/content/dam/oecd/en/publications/reports/2025/06/empowering-the-workforce-in-the-context-of-a-skills-first-approach_0e3be363/345b6528-en.pdf
OECD. (2025e). Generative AI and the SME workforce. OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/2d08b99d-en
OECD. (2026). OECD digital education outlook 2026. OECD Publishing. https://www.oecd.org/content/dam/oecd/en/publications/reports/2026/01/oecd-digital-education-outlook-2026_940e0dd8/062a7394-en.pdf
OECD.AI. (2025). Generative AI and the future of work global dialogue [Policy Report]. OECD. https://wp.oecd.ai/app/uploads/2025/01/20250128_GPAI_GenAI_FoW_report_final_VOECD.pdf
Peng, S., Kalliamvakou, E., Cihon, P., & Demirer, M. (2023). The impact of AI on developer productivity: Evidence from GitHub Copilot. arXiv preprint arXiv:2302.06590. https://arxiv.org/abs/2302.06590
Pozzi, F., Valetto, P., & Kuiper, E. (2025). AI’s Impact on Europe’s Job Market: A Call for a Social Compact. En European Policy Centre [Op-ed]. https://www.epc.eu/publication/ais-impact-on-europes-job-market-a-call-for-a-social-compact/
Programs.com. (2026). The latest AI in education statistics (2026). Programs.com. https://programs.com/resources/ai-education-statistics/
PwC UK. (2025). AI jobs barometer. PricewaterhouseCoopers. https://www.pwc.co.uk/services/economics/insights/ai-jobs-barometer.html
Siege Media. (2025). 50 AI writing statistics to know in 2025. Siege Media. https://www.siegemedia.com/strategy/ai-writing-statistics
Simplilearn. (2026). AI business analyst: A critical role for success in 2026. Simplilearn. https://www.simplilearn.com/ai-business-analyst-article
Solutions Review. (2025). What the AI impact on data analytics jobs looks like right now. Solutions Review. https://solutionsreview.com/business-intelligence/ai-impact-on-data-analytics-jobs/
WebProNews. (2026). Decoding data analysts: The 2026 power brokers of business intelligence. WebProNews. https://www.webpronews.com/decoding-data-analysts-the-2026-power-brokers-of-business-intelligence/
Workera. (2025). 86% of companies expect AI to transform their business by 2030. Workera.ai. https://www.workera.ai/blog/companies-expect-ai-to-transform-their-business-by-2030
World Economic Forum. (2025a). Beyond the inflection point: The new forces shaping the transformation of work. World Economic Forum Stories. https://www.weforum.org/stories/2025/12/work-transformation-skills-agility-growth/
World Economic Forum. (2025b). Four futures for jobs in the new economy: AI and talent in 2030 [White Paper]. World Economic Forum. https://reports.weforum.org/docs/WEF_Four_Futures_for_Jobs_in_the_New_Economy_AI_and_Talent_in_2030_2025.pdf
World Economic Forum. (2025c). Future of jobs report 2025: 78 million new job opportunities by 2030 but urgent upskilling needed to prepare workforces [Press Release]. World Economic Forum. https://www.weforum.org/press/2025/01/future-of-jobs-report-2025-78-million-new-job-opportunities-by-2030-but-urgent-upskilling-needed-to-prepare-workforces/
World Economic Forum. (2025d). Skills development is vital to bridge the digital talent gap. World Economic Forum Stories. https://www.weforum.org/stories/2025/12/bridging-the-digital-talent-crisis/
APÉNDICE
Recursos para la acción temprana
Formación en IA (acceso gratuito o subvencionado)
Alfabetización general:
- AI For Everyone - Andrew Ng, Coursera
- Elements of AI - Universidad de Helsinki
- Introduction to AI Ethics - edX
Habilidades técnicas:
- Fast.ai Practical Deep Learning
- DeepLearning.AI
- Google AI Essentials
Prompt Engineering:
- ChatGPT Prompt Engineering for Developers
- Anthropic Prompt Engineering Guide
Programas de reconversión profesional
- LinkedIn Learning - Paths por carrera
- Google Career Certificates - 6 meses, enfoque empleo
- Coursera Professional Certificates - Credenciales reconocidas
- Bootcamps intensivos - Le Wagon, Ironhack, General Assembly
Monitorización del impacto de IA en empleo
- OECD Employment Outlook - Actualización anual
- WEF Future of Jobs Report - Cada 2 años
- McKinsey Global Institute - AI Research - Estudios continuos
- ILO Future of Work - Perspectiva global
Comunidades de práctica
Contribuir a este proyecto:
Este documento es un proyecto abierto y colaborativo. Para sugerir mejoras, aportar estudios de caso, o actualizar datos:
- GitHub Repository: https://github.com/utilizas/workia
- Abrir Issue: Para reportar información desactualizada o proponer adiciones
- Pull Request: Para contribuciones directas de contenido
Última actualización: 08/02/2026